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前 言： 作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv7，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv7的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或
CBAM（Convolutional Block Attention Module）是一种注意力机制，它通过关注输入数据中的重要特征来增强卷积神经网络（CNN）的性能。CBAM的原理可以分为两个部分：空间注意力模块和通道注意力模块。 空间注意力模块：该模块关注输入特征图的每个空间位置的重要性。它首先对特征
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 本文主要介绍一种在YOLOv5-7.0中添加EMA注意力机制的方法。EMA注意力机制原论文地址，有关EMA注意力机制的解读可参考文章。 在yolov5的models文件中新建一个名为EMA.py文件，将下述代码复制到EMA.py文件中并
从这篇开始我们进入YOLOv5改进系列。那就先从最简单的添加注意力机制开始吧！（￣︶￣）↗ 【YOLOv5改进系列】前期回顾： YOLOv5改进系列（0）——重要性能指标与训练结果评价及分析 目录
1、在yolov5/models下面新建一个SimAM.py文件，在里面放入下面的代码 代码如下： 2、找到yolo.py文件，进行更改内容 在26行加一个 from models SimAM import SimAM , 保存即可 3、找到自己想要更改的yaml文件，我选择的yolov5s.yaml文件(你可以根据自己需求进行选择），将刚刚写好的模块SimAM加
1、在yolov5/models下面新建一个ShuffleAttention.py文件，在里面放入下面的代码 代码如下： 2、找到yolo.py文件，进行更改内容 在28行加一个 from models.ShuffleAttention import ShuffleAttention , 保存即可 3、找到自己想要更改的yaml文件，我选择的yolov5s.yaml文件(你可以根据自己需求进行选择），
目录 1.CA注意力机制 2.YOLOv5添加注意力机制 送书活动 CA（Coordinate Attention）注意力机制是一种用于加强深度学习模型对输入数据的空间结构理解的注意力机制。CA 注意力机制的核心思想是引入坐标信息，以便模型可以更好地理解不同位置之间的关系。如下图： 1. 输入特征
1、在yolov5/models下面新建一个CoTAttention.py文件，在里面放入下面的代码 代码如下： 2、找到yolo.py文件，进行更改内容 在29行加一个 from models.CoTAttention import CoTAttention , 保存即可 3、找到自己想要更改的yaml文件，我选择的yolov5s.yaml文件(你可以根据自己需求进行选择），将刚刚写
最近在学习目标检测领域的yolov5算法，发现PSA（极化自注意力机制）对于该算法的改进可能有用，于是在网上几经搜寻，无果，遂自己动手写了一个，现分享给大家 论文链接: Polarized Self-Attention: Towards High-quality Pixel-wise Regression 代码地址: https://github.com/DeLightCMU/PSA 使用效果
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